Big Data Sebagai Upaya Pencegahan dan Pemberantasan Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO) Berbasis Internet of Things (IoT)
Pada Direktorat Jenderal Imigrasi
(Big Data as Prevention and Eradication of Criminal Acts on Human Trafficking Based on Internet of Things (IoT) At Directorate General of Immigration)
Muhamad Iskandar Wijaya Kantor Imigrasi Kelas III Non TPI Kerinci Jalan Lintas Sungai Penuh Bangko, Desa Sanggaran Agung Kabupaten Kerinci,
Provinsi Jambi, Kode Pos 37172
Telp. 081223458761 endawijaya071@gmail.com

## Abstrak
Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang  (TPPO)  merupakan  tindakan  melawan  hukum  yang  dilakukan  pelaku secara terorganisir untuk tujuan ekspolitasi atau mengakibatkan orang tereksploitasi. Banyaknya korban dari kasus Tindak Pidana Perdagangaan Orang (TPPO) yang terjadi, mewajibkan Pemerintah menggunakan cara dan teknik secara modern untuk mencegah, menangkap dan memberantas pelaku dan korban Tindak Pidana Perdagangan  Orang  (TPPO).  Penerapan  Big  Data  berbasis  Internet  Of  Things(IOT)  di  sektor  pemerintah merupakan langkah yang tepat  dengan membangun pusat data dan aplikasi yang terintegrasi antar core sistem dengan pertukaran data yang kompleks untuk dimanfaatkan oleh Kementerian, Instansi atau stakeholders yang bertanggung jawab terhadap pencegahan, penangkapan dan pemberantasan kasus Tindak Pidana Perdagangan Orang  (TPPO).  Modus  dari  para  pelaku  yang  memiliki  banyak  variasi  sehingga  Pemerintah  membutuhkan penerapan  sistem  yang  kompleks,  dengan  penerapan  Big  Data  berbasis  Internet  Of  Things  (IOT)  diyakini mampu menjadi  sistem  yang  dapat  dihandalkan  untuk  pencegahan,  penangkapan  dan  pemberantasan  kasus Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang  (TPPO).  Setiap  modus  yang  dilakukan  tercatat  pada  basis  data  utama sehingga  dapat  digunakan  sebagai  bahan  analisa  untuk  melakukan  pengawasan,  pengontrolan  dan  penentu kebijakan  untuk  mewujudkan  Clean  dan  Good  Government  untuk  Instansi  Pemerintah  khususnya  pada Direktorat Jenderal Imigrasi.
Kata Kunci: Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO), Big Data, Internet Of Things (IoT)

## Abstract
Human  trafficking  Crimes  is  an  action  against  the  law  of  the  perpetrators  organized  for  the  purpose  of exploitation or result of exploited persons. The number of victims of the Criminal Trade Force case occurred, requiring the government to use modern ways and techniques to prevent, arrest and eradicate the perpetrators and victims of the Human Trafficking Criminal Act. The implementation of the Internet Of Things (IoT)-based Big Data in the government sector is an appropriate step by building a data center and integrated applications between  the  system  cores  with  complex  data  exchanges  to  be  utilized  by  the  Ministry,  The  agency  or stakeholders responsible for the prevention, arrest and Eradication of human Trafficking crimes. The mode of the perpetrators who have many variations so that the government needs a complex system implementation, with the application Of Big Data based on the Internet Of Things (IoT) is believed to be able to be a reliable system for prevention, arrest and eradication of human trafficking criminal cases . Each mode is recorded in the main database so that it can be used as an analytical material to conduct supervision, control and policy determinants  to  realize  Clean  and  Good  Government  for  government  agencies,  especially  in  Directorate General of Immigration
Keywords: Human trafficking, Big Data, Internet of Things (IoT)

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO) merupakan  tindakan  perekrutan,  pengangkutan, penampungan,  pengiriman,  pemindahan,  atau penerimaan  seseorang  dengan  ancaman  kekerasan, penggunaan  kekerasan,  penculikan,  penyekapan, pemalsuan,  penipuan,  penyalahgunaan  kekuasaan atau  posisi  rentan,  penjeratan  utang  atau  memberi bayaran  atau  manfaat,  sehingga  memperoleh persetujuan dari orang yang memegang kendali atas orang  lain  tersebut,  baik  yang  dilakukan  di  dalam negara  maupun  antar  negara,  untuk  tujuan eksploitasi atau mengakibatkan orang tereksploitasi 1 . Berdasarkan laporan Kedutaan Besar dan Konsulat  AS di Indonesia sebanyak 71 korban dan 2.430 kasus teridentifkasi perdagangan manusia pada  tahun  2017 2 .  Pemerintah  dalam  hal  ini berupaya  mencegah  dan  menekan  angka  Tindak Pidana  Perdagangan  Manusia  dengan  melakukan pembentukan  Gugus  TPPO  yang  melibatkan  19 anggota  baik  dari  Kementerian/Lembaga  ,  Badan maupun Kepolisian 3 .
Untuk  melancarkan  aksinya,  Jaringan Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO) saat ini memiliki  banyak  cara  untuk  mengelabui  petugas diantaranya adalah ibadah umroh dan Tenaga Kerja Indonesia  (TKI),  sehingga  Pemerintah  khususnya Direktorat  Jenderal  Imigrasi  dalam  hal  penerbitan dan pemeriksaan paspor harus lebih memperkuat lini pemeriksaan  baik  di  Kantor  Imigrasi  ataupun  di Tempat  Pemeriksaan  Imigrasi,  sehingga  dapat mencegah korban perdagangan orang. Pada kuartal pertama  tahun  2018  tercatat  1.833  Calon  Tenaga Kerja  Indonesia  (TKI)  Non  Prosedural  berhasil digagalkan  keberangkatannya  oleh  Direktorat Jenderal Imigrasi dan sebanyak 1.344 orang berhasil di  ungkap  oleh  Direktorat  Tindak  Pidana  Umum Bareskrim Mabes Polri, namun hingga saat ini masih banyaknya  celah  untuk  Tindak  Kejahat  belum ditemukannya cara yang efektif untuk mengidentifikasi  dan  mengungkap  Tindak  Pidana Perdagangan Orang (TPPO) untuk lebih memperkuat  sinergitas  lintas  Kementerian  dan
1 Presiden Republik Indonesia, Undang Undang Nomor 21 Tahun 2007 , 2007.
2 Kedutaan Besar Republik Indonesia U.S, Laporan Tahunan 2017 Tentang Tindak Pidana Perdagangan Orang (Usa, 2017), https://id.usembassy.gov/id/our-relationship-id/official-reports- id/laporan-tahunan-perdagangan-orang-2017/.
3 Presiden Republik Indonesia, Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 69 Tahun 2008 , 2008.
4 Amy Farrell and Katherine Bright, “Human Trafficking,” in The Handbook of Measurement Issues in Criminology and Criminal Justice (wiley, 2016), 111–130.
5 Fauzi Megantara and Harco Leslie Hendric Spits Warnars, “Implementasi Big Data Untuk Pencarian Pattern Data Gudang
Lembaga  dalam  memberantas  pelaku  dan mencegah  Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang (TPPO).
Berdasarkan data yang telah dipaparkan, sudah  saatnya  Direktorat  Jenderal  Imigrasi  dan lembaga/  kementerian  lain  bersama  –  sama membangun  Database  Terpadu  /  Centralized Database dan mengimplementasikan suatu model database  tersebut  ke  dalam  Big  Data  lintas Kementerian  atau  Lembaga  berbasis  Internet  Of Things  (IOT)  untuk  mencegah  Tindak  Pidana Perdagangan  Orang  (TPPO).  Seperti  yang  kita ketahui  Tindak  Perdagangan  Orang  (TPPO) merupakan  bukan  tanggung  jawab  satu  pihak, akan  tetapi  semua  pihak  yang  terlibat  pada instansi  Pemerintah  untuk  melindungi  Warga Negaranya 4 . Big data bukanlah sebuah teknologi, teknik  ataupun  Inisiatif yang  berdiri  sendiri,  Big data merupakan  suatu trend mencakup area yang luas  dengan  melibatkan  data  yang  sangat beragam,  cepat  berubah  dan  berukuran  besar, sehingga  sangat  sulit  bagi  teknologi,  keahlian maupun infrastruktur konvensional untuk menanganinya  secara  efektif 5 ,  dan  secara signifikan  mempengaruhi  kehidupan  manusia 6 . Model  Big  Data  yang  diimplementasikan  akan mengintegrasikan system lintas kementerian baik Direktorat Jenderal Imigrasi, Kementerian Tenaga Kerja, BNP2TKI hingga POLRI berbasis Internet Of Things (IoT). Internet Of Things (IoT) merupakan  komunikasi  antara  mesin  dan  mesin, atau aplikasi dan aplikasi menggunakan jaringan internet 7 ,  sehingga  penyajian  data  berdasarkan integrasi sistem dapat lebih cepat 8 sebagai bahan analisa  pendukung  keputusan  untuk  mencegah Tindak  Pidana  Perdangangan  Orang  (TPPO)  di Indonesia.

## RUMUSAN MASALAH
Adapun  rumusan  masalah  yang  diperoleh berdasarkan pembahasan di atas adalah bagaimana mencegah Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO) menggunakan model Big Data dan Internet Of Things (IoT).
Pada Pt . Bank Mandiri ( Persero ) Tbk,” Jurnal Sisfotek Global (2016).
6 Author Knud and Lasse Lueth, “IoT Basics : Getting Started with the Internet of Things,” IoT Analytics (2015).
7 Ajey Lele, “Internet of Things (IoT),” in Smart Innovation, Systems and Technologies , 2019.
8 Harco Leslie Hendric Spits Warnars and Richard Randriatoamanana, “Datawarehouser: A Data Warehouse Artist Who Have Ability to Understand Data Warehouse Schema Pictures,” in IEEE Region 10 Annual International Conference, Proceedings/TENCON , 2017.

## TUJUAN
Penelitian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk mencegah Tindak Pidana Perdangan Orang (TPPO) menggunakan model Big Data berbasis Internet Of Things  (IOT)  pada  Direktorat  Jenderal  Imigrasi, yang  dapat  menyajikan  informasi  secara  cepat sebagai  bahan  analisa  pendukung  keputusan 9 , dengan mempersiapkan komponen untuk mengintegrasikan  system  antar  kementerian  dalam satu data yang teritegrasi.

## METODE PENELITIAN
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan untuk mencegah Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO)  khususnya  pada  Direktorat  Jenderal Imigrasi menggunakan metode penelitian kualitatif. Metode  kualitatif  bertujuan  untuk mendeskripsikan dan menganalisa data yang berasal dari subjek yang diteliti 10 . Adapun aspek dari metode penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Pendekatan
Pendekatan  yang  dilakukan  pada  penelitian Pencegahan  Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang (TPPO) adalah sebagai berikut:
a. Pembangunan  model  Big  Data  sebagai sistem  paralel  dan  terdistribusi  generasi mendatang dengan melakukan analisa
terhadap  data  yang  besar 11 .  Adapun  alasan penggunaan  Big  Data  adalah  karena  jumlah data  yang  dihasilkan  sangat  beragam  yang dihasilkan  dari  berbagai  system  dengan volume yang besar 12 .
b. Internet    Of  Things    (IoT)    merupakan sebuah    konsep  yang        bertujuan        untuk memperluas        manfaat        dari  konektivitas internet   yang   tersambung   secara   terus menerus 13 .    Suatu    benda    dikatakan    IoT apabila  terdapat pada suatu benda elektronik, atau  peralatan  apa  saja  yang  tersambung  ke suatu    jaringan    local    dan    global    melalui sensor   yang   tertanam   dan    selalu   aktif 14 .
Cara    kerja    dari  IoT    yaitu    dengan memanfaatkan    sebuah    argumentasi pemrograman    yang    setiap    perintah    dari suatu    argument  menghasilkan    sebuah interaksi    dan    komunikasi    antara  sesama
9 W. H. Inmon, “The Data Warehouse and Data Mining,” Communications of the ACM , 1996.
10 Prof.Dr. Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif,Dan R&D Alfabeta, cv. (2016).
11 Karto Iskandar et al., “Software Size Measurement of Knowledge Management Portal with Use Case Point,” in Proceeding - 2016 International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications: Recent Progress in Computer, Control, and Informatics for Data Science, IC3INA 2016 , 2017.
12 Ajey Lele, “Big Data,” in Smart Innovation, Systems and Technologies , 2019.
mesinyang terhubung secara  otomatis  dan yang menjadi  media  penghubung  antara perangkat    tersebut  adalah  internet 15 . Pemanfaatan  Internet  Of  Things  (IOT) adalah untuk menyajikan data dari system pada lintas Kementerian/Lembaga dengan media  internet,  sebagai  bahan  analisa pendukung  keputusan  untuk  mencegah Tindak Pidana Perdagangan Orang
(TPPO).
2. Metode Pengumpulan Data
Data  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini bersumber dari Pusat Data Direktorat Jenderal Imigrasi  Kementerian  Hukum  dan  HAM  RI pada  Simkim  V  2.0.  Adapun  teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:
a. Wawancara Teknik wawancara bertujuan untuk mengetahui jumlah pemohon paspor yang ditolak  karena  terindikasi  Tenaga  Kerja Indonesia  Non  Prosedural  yang  berkaitan dengan Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO). Berikut adalah pihak yang terkait dalam wawancara ini:
1. Kantor  Imigrasi  Kelas  III  Non  TPI
Kerinci 2. Tempat Pemeriksaan Imigrasi Bandara Soekarno Hatta Terminal 2
3. Pos Lintas Batas Negara Entikong
b. Studi Literatur
Untuk menunjang penelitian, studi literature  dilakukan  untuk  mempelajari berbagai referensi  yang terkait Big Data, Internet  Of  Things  (IOT)  dan  Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO) untuk memperkuat hasil penelitian yang dilakukan.
3. Teknik Analisa Data
Tahapan yang dilakukan untuk melakukan implementasi  Big  Data  adalah  dengan menggunakan  metodologi  agile.  Metodologi Agile mempunyai  performa  yang  baik  dalam proses  produktivitas  dengan  menghasilkan 79% nilai produktivitas lebih baik
13 Varsha Sahadev Nagmode and S. M. Rajbhoj, “An IoT Platform for Vehicle Traffic Monitoring System and Controlling System Based on Priority,” in 2017
International Conference on Computing, Communication, Control and Automation, ICCUBEA 2017 , 2018.
14 Andrea Zanella et al., “Internet of Things for Smart Cities,” IEEE Internet of Things Journal (2014).
15 Li Da Xu, Wu He, and Shancang Li, “Internet of Things in Industries: A Survey,” IEEE Transactions on Industrial Informatics , 2014.
dibandingkan dengan metodologi yang lainnya 16 .
Metode  ini  dikenal  sebagai  proses  yang  mudah diimplementasikan,  dimana  antar  stakeholders bekerja  sama  untuk  mengembangkan  Big  Data berbasis  Internet  Of  Things  (IoT).    Adapun tahapan  pengembangannya  adalah  sebagai berikut:
Gambar 1. Model Pengembangan Agile
Sumber : Ayca Tarhan dan Seda Gunez Yilmas Tahun 2015
1. Analisa Adapun  tahapan  analisa  yang  dilakukan untuk  melakukan  implementasi  Big  data berbasis  Internet  Of  Things  (IoT)  adalah sebagai berikut:
a. Melakukan Studi secara literatur  terkait modus perdagangan orang.
b. Melakukan  analisa  pertukaran  data  dan core system yang terhubung.
c. Analisa informasi yang dihasilkan
2. Design Adapun  kegiatan  yang  dilakukan  pada tahapan ini adalah sebagai berikut:
a. Melakukan design arsitektur data Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO).
b. Melakukan  design  penginputan  data Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang (TPPO).
c. Melakukan  design  skema  pertukaran data berbasis Internet Of Things(IOT)
3. Implementasi
Adapun kegiatan implementasi yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Implementasi Big Data berbasis Internet Of Things(IOT)
b. Implementasi  bentuk  informasi  yang dihasilkan  dari  Big  Data  berbasis Internet  Of  Things(IOT)  berdasarkan core system yang terintegrasi.

## PEMBAHASAN
Sesuai  dengan  tahapan  pengembangan  Big Data  berbasis  Internet  Of  Things  (IOT)  sebagai upaya  pencegahan  Tindak  Pidana  Perdagangan Orang (TPPO), menggunakan metodologi agile pada
16 Ayca Tarhan and Seda Gunes Yilmaz, “Systematic Analyses and Comparison of Development Performance and Product Quality of Incremental Process and Agile Process,”
Information and Software Technology 56, no. 5 (May 2014):
gambar  1,    adapun  tahapan  yang  dilakukan sebagai berikut:
1. Analisa a. Studi Literatur Modus  operan  yang  digunakan  pada Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO)[]. Studi literature yang dilakukan adalah  melakukan  klasifikasi  data  modus operan  yang  dilakukan  pada  Tindak Pidana  Perdagangan  Orang  yang  akan dimasukan  pada  basis  data.  Adapun  cara yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Perekrutan
2. Pengiriman 3. Pemindahan, Penampungan 4. Pemaksaan Secara Fisik 5. Penculikan
6. Penipuan
7. Penyalahgunaan
8. Eksploitasi/ Ekspolitasi Seksual
9. Prostitusi/ Pelacuran
10. Kerja Paksa
11. Jeratan Hutang
12. Perbudakan
13. Penghambaan Selain cara diatas masih banyak cara lain atau cara terbaru Perdagangan Orang. Setiap  cara  baru  yang  digunakan  dalam Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang  akan selalu di perbaharui pada database utama, agar setiap stakeholders dapat mengetahui modus terbaru dan melakukan pencegahan pada  daerah  rawan  Tindak  Pidana Perdagangan Orang (TPPO).
b. Analisa Pertukaran Data Pertukaran data yang dilakukan melibatkan Core sistem untuk menghasilkan data yang akurat, tepat dan dapat diandalkan. Berikut adalah data-data yang dapat digunakan:
1. Data  Tindak  Pidana  pada  Kepolisian Negara.
2. Data Permohonan Paspor pada Direktorat Jenderal Imigrasi
3. Data  Tenaga  Kerja  Indonesia  pada BNP2TKI.
4. Data  Perusahan  Penyalur  TKI  pada
Kementerian Tenaga Kerja 5. Data Penerbitan Kartu Tanda Penduduk  (KTP)  pada  Kementerian
Dalam Negeri
Pertukaran data yang dilakukan antar lintas  sistem  adalah  sebagai  bahan  analisa
477–494, accessed January 14, 2015, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S09505849 13002310.
Analisa Design Imple mentasi
CORE IMIGRASI CORE BNP2TKI CORE POLRI OTHER CORE ADAPTER SERVICE CORE SERVICE PRESENTATION LAYER / UI DATA CENTRE
untuk  pendukung  keputusan  dengan  tujuan sebagai berikut :
1. Pengawasan  Daerah  Rawan  Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO).
2. Informasi jalur lintasan yang dilalui oleh pelaku  Tindak  Pidana  Perdagangan Orang.
3. Pengawasan Keimigrasian terhadap
daerah  Tenaga  Kerja  Indonesia  (TKI) Non Prosedural
4. Sasaran  sosialisasi  untuk  mencegah korban pada daerah rawan Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO)
5. Pengawasan  terhadap  pemohon  Paspor terhadap  Negara  tujuan  yang  paling banyak dituju oleh pelaku Tindak Pidana
Perdagangan Orang(TPPO)
6. Mengetahui  pelaku  dan  korban  Tindak Pidana  Perdagangan  Orang  berdasarkan cara  dan  modus  ang  digunakan  pada basis data penyimpanan.
7. Dasar  kebijakan  yang  akan  diambil dalam hal pencegahan dan pemberantasan Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO). 8. Sinergitas Tim Pengawasan Orang Asing (Timpora) dalam melakukan pengawasan dan pencegahan. c. Informasi yang dihasilkan Adapun informasi yang dihasilkan dari setiap sistem  yang  terhubung  adalah  sebagai berikut:
1. Pemohon paspor Tenaga Kerja Indonesia (TKI) Prosedural dan Non Prosedural.
2. Pemohon paspor Tenaga Kerja Indonesia (TKI)  Non  Prosedural  berdasarkan provinsi,  kab,  kota,  kecamatan  dan kantor Imigrasi yang menerbitkan.
3. Informasi data Tindak Pidana
Perdagangan Orang (TPPO) berdasarkan Provinsi, Kabupaten dan Kota. 4. Informasi jalur lintas batas Negara yang dilalui sindikat Tindak Pidana
Perdagangan Orang (TPPO).
5. Informasi  Negara  rawan  tujuan  Tempat Pidana Perdagangan Orang yang berasal dari Indonesia.
6. Informasi  Pelaku  dan  Korban  Tindak Pidana Perdagangan Orang
7. Informasi  Kartu  Tanda  Penduduk  yang diterbitkan berdasarkan daerah
8. Informasi  Blacklist  Biro  Tenaga  Kerja Indonesia Non Prosedural
9. Informasi Cara dan Modus pada Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO)
10. Informasi penggagalan Tindak Pidana
Perdagangan  Orang  (TPPO)  oleh instansi yang berwenang.
2. Design Adapun  kegiatan  yang  dilakukan  pada tahapan ini adalah sebagai berikut: a. Design  Arstektur  Pusat  Data  Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO). Adapun model Design dari pengembangan ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Model Design Arsitekur
Berdasarkan  gambar  2,  Pusat  data yang  akan  dibangun  memiliki  komponen yang terpisah yang dikategorikan berdasarkan  tugas  dan  fungsinya  sebagai berikut: 1. Presentation Layer Merupakan komponen yang
merepresentasikan  data  ke  dalam informasi  yang  dibutuhkan  pengguna aplikasi.  Pengguna  aplikasi  dalam  hal ini adalah stakeholders yang terkait dan bertanggung jawab terkait kasus Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang (TPPO).
2. Adapter Service Merupakan komponen yang digunakan untuk berinterasksi dengan sistem yang terintegrasi.  Sistem  yang  terintegrasi yang  terdapat  pada  pengembangan yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Sistem Informasi Manajemen Keimigrasian
b. Sistem Dukcapil
c. Sistem BNP2TKI
d. Sistem Cekal
e. Sistem Tindak Pidana Pada
Kepolisian 3. Core Service Merupakan  komponen  yang  inti yang  bertugas  melakukan  manajerial
BUSINESS LOGIC ROUTER SERVICE VALIDATION SERVICE IOT
SERVICE
pada  aplikasi  berdasarkan  tugasnya masing-masing.  Sub  ini  pada  komponen ini adalah sebagai berikut:
a. Business Logic
Merupakan  bagian  yang  bertugas untuk mengolah proses bisnis aplikasi, alur tugas, dan penyimpanan ke  dalam  basis  data  utama.  Business logic  akan  mengatur  semua  proses dan logika aplikasi agar sesuai dengan kebutuhan pengguna.
b. Validation Merupakan  bagian  untuk  melakukan validasi  terhadap  data  yang  masuk dan data yang keluar. Bagian ini yang akan  mengatur  sistem  dengan  data apa  yang  diperbolehkan  atau  tidak. Apabila  data  tidak  sesuai  atau terdapat data anomali, maka validation akan melakukan penolakan data  tersebut  untuk  diolah  pada sistem.
c. Router Service Merupakan  bagian  yang  menerima hasil  output  dan  hasil  input  dan mengirimkannya  ke  dalam  masing-
masing komponen. Bagian ini merupakan bagian yang mengatur ke tujuan mana data akan disampaikan.
d. IOT Service
Internet  Of  Things(IOT)  Service, merupakan bagian yang tidak terpisahkan dalam komponen arsitektur.  Tugas  utama  IOT  Service adalah mengirimkan data
ke
Lembaga/Kementerian yang membutuhkannya.  Sebagai  contoh Semua  data  TPPO/  Wilayah  rentan TPPO  yang  terdapat  pada  basis  data akan  secara  otomatis  dilakukan klasifikasi  oleh  IOT  Service  dan mengirimkannya ke Direktorat Jenderal  Imigrasi,  Kepolisian  dan Lembaga  yang  terkait  sebagai  bahan analisa untuk melakukan pengawasan, pendataan, pengontrolan dan pengambilan keputusan  untuk  mencegah  Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO).
b. Design  Penginputan  Data  Tindak  Pidana Perdagangan Orang (TPPO).
Design  model  penginputan  bertujuan  untuk mempermudah  pengguna  dalam  melakukan
17 Warnars and Randriatoamanana, “Datawarehouser: A Data Warehouse Artist Who Have Ability to Understand Data Warehouse Schema Pictures.”
penginputan data pelaku dan korban Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO). Hal ini bertujuan untuk melakukan fungsi pengawasan  terhadap  daerah  rawan  dan sosialisasi agar tepat sasaran. Berikut adalah model  Design  untuk  penginputan  data Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO):
1. Field Data
Field data merupakan representative dari data yang akan diproses, adapun field data yang digunakan antara lain: Tabel 1. Field Data No Field Data Tipe Data 1 System Id Karakter 2 No KTP Karakter 3 Nama Karakter 4. Tanggal Lahir Date 5. Alamat (Prov, Kota/Kab.Kecamatan ) Text 6 Tujuan Negara Karakter 7 Kategori TPPO Karakter 8 Modus Operandi Karakter 9 Sistem Terhubung Karakter 10 Fhoto Karakter 11 Pelapor Karakter 2. Design Aplikasi Adapun  model  design  aplikasi  pada pengembangan  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Design Aplikasi
c. Design Skema Pertukaran Data Pertukaran data adalah proses mengambil data yang terstruktur di bawah skema sumber dan mengubahnya menjadi data yang terstruktur  di  bawah  skema  target,  sehingga data target merupakan representasi akurat dari data  sumber.  Pertukaran  data  memungkinkan data  untuk  dibagi  antara  program  komputer yang  berbeda 17 .  Adapun  proses  bisnis  dan
design pertukaran data pada pengembangan yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Proses Bisnis
Adapun  proses  bisnis  pada  pengembangan yang dilakukan adalah sebagai berikut: Gambar 4. Proses Bisnis
Berdasarkan  proses  bisnis  pada  gambar  4, adapun  penjabaran  dari  pengembangan  yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Kementerian atau stakeholders yang terlibat sebagai pengguna aplikasi akan melakukan penginputan  Data  yang  dibutuhkan  seperti data  Diri  dan  Data  Kasus  Tindak  Pidana Perdagangan  Orang  (TPPO)  pada  sistem baik Korban maupun pelaku
2. Sistem  akan  secara  otomatis,  melakukan pencarian dan mengirimkan data kembali ke dalam sistem. Adapun data yang terintegrasi adalah Data Kepolisian, Imigrasi, Dukcapil dan BNP2TKI.
3. Pengguna melakukan penyimpanan data ke dalam  sistem  dan  secara  otomatis  dan berkala  sistem  akan  mengirimkan  data  ke setiap stakeholders sesuai data pada tahapan analisa yang telah dijelaskan sebelumnya.
2. Pertukaran Data
Tabel 2. Pertukaran Data Instansi Data POLRI Tindak Pidana Imigrasi Paspor Cekal Perlintasan BNP2TKI Biro TKI Data TKI Dukcapil Data KTP Pertukaran data yang terjadi pada pengembangan  yang  dilakukan  dilakukan secara  sinkronus  terhadap  penginputan  data Tindak Pidana Perdaganagan Orang (TPPO) dan  asinkronus  terhadap  pelaporan  yang dihasilkan  dari  integrasi  sistem  dengan meanfaatkan jaringan internet sebagai jaringan  komunikasi  antara  aplikasi  dan aplikasi.
3. Impelementasi
a. Implementasi Aplikasi
Sesuai dengan kegiatan analisa dan design pada penjelasan sebelumnya, untuk melakukan implementasi Big Data
Sebagai Upaya Pencegahan Tindak Pidana Perdagangan  Orang  (TPPO)  Berbasis
Internet Of Things adalah sebagai berikut:
1. UAT (User Acceptence Test) Pada  tahapan  ini  setiap  stakeholders melakukan percobaan terhadap sistem sebelum  sistem  tersebut  dilakukan implementasi  ke  publik.  Tahapan  ini memastikan  bahwa  aplikasi  yang dikembangkan sesuai dengan
kebutuhan  dan  ekspektasi  pengguna baik  secara  fungsi,  integrasi  dan kualitas aplikasi.
2. Go Live Go  Live  merupakan  tahapan  terakhir pengunggahan  aplikasi  ke  server utama. Pada tahapan ini semua fungsi dan sistem yang terintegrasi tidak ada lagi  masalah  yang major ,  sehingga aplikasi dapat digunakan dengan baik.
3. Pilotting Project Setelah  aplikasi  diunggah  ke  dalam server,  stakeholders  dan  kasus  akan dipilih sebagai piloting project, sebelum  diimplementasikan  secara nasional. Pada tahapan ini memastikan bahwa  fungsi  utama  sudah  berjalan dengan  baik  dengan  contoh  kasus yang  sesungguhnya.  Adapun  piloting project  pada  pengembangan  yang dilakukan adalah instansi Imigrasi dan Polri tingkat Pusat, untuk selanjutnya dapat digunakan pada instansi tingkat daerah.
b. Implementasi laporan Setelah  proses  penginputan  dan integrasi  data  telah  bekerja  dengan baik, Aplikasi akan melakukan penarikan laporan secara otomatis dan dapat mengirimkan informasi melalui aplikasi dan email, dengan spesifikasi laporan sebagai berikut:
1. Laporan/ Infornasi Pemohon paspor  Tenaga  Kerja  Indonesia (TKI) Prosedural dan Non Prosedural.
2. Laporan/  Infornasi    Pemohon paspor  Tenaga  Kerja  Indonesia (TKI) Non Prosedural
berdasarkan  provinsi,  kab,  kota, kecamatan  dan  kantor  Imigrasi yang menerbitkan. 3. Laporan/  Informasi  data  Tindak Pidana Perdagangan Orang
Input Data TPPO POLRI Imigrasi Dukcapil BNP2TKI IOT Proses SIMPAN DATA DISTRIBUSI DATA
(TPPO) berdasarkan Provinsi, Kabupaten dan Kota.
4. Laporan/ Informasi jalur lintas batas Negara yang dilalui sindikat Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO).
5. Laporan/  Informasi  Negara  rawan tujuan Tempat Pidana Perdagangan Orang yang berasal dari Indonesia.
6. Laporan/  Informasi  Pelaku  dan Korban Tindak Pidana Perdagangan
Orang 7. Laporan/  Informasi  Kartu  Tanda Penduduk yang diterbitkan berdasarkan daerah 8. Laporan/  Informasi  Blacklist  Biro Tenaga Kerja Indonesia Non Prosedural 9. Laporan/ Informasi Cara dan Modus pada  Tindak  Pidana  Perdagangan Orang (TPPO)
10. Laporan/  Informasi  penggagalan Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang (TPPO) oleh instansi yang bertanggung jawab.

## PENUTUP Kesimpulan
Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO) merupakan tindakan yang sangat merugikan Warga Negara  Indonesia  (WNI)  dan  tindakan  melawan hukum  yang  dilakukan  para  pelaku  secara terorganisir dengan berbagai cara atau modus yang modern. Melalui penggunaan teknologi yang handal dengan memanfaatkan Big Data berbasis Internet Of Things  (IOT),  diyakini  mampu  mencegah  dan memberantas  Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang yang  dilakukan  dan  akan  dilakukan  berdasarkan histori, modus dan kasus dengan memetakan setiap kasus  berdasarkan  asal  daerah,  tujuan  negara  dan daerah  terbanyak  mengirimkan  Tenaga  Kerja Indonesia (TKI) . Melalui pemetaan yang dilakukan pada sistem , sudah saatnya stakeholders meningkatkan berbagai teknik untuk mencegah dan memberantas  kasus  Tindak  Pidana  Perdagangan Orang  (TPPO)  dengan  memanfaatkan  Big  Data Berbasis Internet Of Things(IOT), untuk melindungi setiap warga negara yang menjadi dan akan menjadi korban  Tindak  Pidana  Perdagangan  Orang  (TPPO) untuk  menjaga  kedaulatan  negara  Republik Indonesia.

## Saran
Untuk  pengembangan  sistem  ke  tingkat yang lebih tinggi dan kompleks, adapun saran untuk pengembangan  di  masa  yang  akan  datang  adalah sebagai berikut:
1. Penggunaan sistem berbasis Artificial Intelligence (AI), dengan mengkalsifikasikan model  prilaku  pelaku  dan  korban  Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO).
2. Melakukan kombinasi dengan modul Intelijen  Keimigrasian  dan  Intelijen  setiap stakeholders  dengan  kategori  kasus  Tindak Pidana  Perdagangan  Orang  (TPPO),  agar pengawasan di lapangan dapat lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Farrell, Amy, and Katherine Bright. “Human Trafficking.” In The Handbook of Measurement Issues in Criminology and Criminal Justice , 111–130. wiley, 2016. Indonesia, Presiden Republik. Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 69 Tahun 2008 , 2008. ———. Undang Undang Nomor 21 Tahun 2007 , 2007.
Inmon, W. H. “The Data Warehouse and Data Mining.” Communications of the ACM , 1996.
Iskandar, Karto, Ford Lumban Gaol, Benfano Soewito, Harco Leslie Hendric Spits Warnars, and Raymondus Kosala. “Software Size Measurement of Knowledge Management Portal with Use Case Point.” In Proceeding - 2016 International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications: Recent Progress in Computer, Control, and Informatics for Data Science, IC3INA 2016 , 2017.
Knud, Author, and Lasse Lueth. “IoT Basics :
Getting Started with the Internet of Things.” IoT Analytics (2015). Lele, Ajey. “Big Data.” In Smart Innovation, Systems and Technologies , 2019.
———. “Internet of Things (IoT).” In Smart Innovation, Systems and Technologies , 2019.
Megantara, Fauzi, and Harco Leslie Hendric Spits Warnars. “Implementasi Big Data Untuk Pencarian Pattern Data Gudang Pada Pt . Bank Mandiri ( Persero ) Tbk.” Jurnal Sisfotek Global (2016).
Nagmode, Varsha Sahadev, and S. M. Rajbhoj. “An IoT Platform for Vehicle Traffic Monitoring System and Controlling System Based on Priority.” In 2017 International Conference on Computing, Communication, Control and Automation, ICCUBEA 2017 ,
2018.
Sugiyono, Prof.Dr. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif,Dan R&D Alfabeta,
cv. (2016).
Tarhan, Ayca, and Seda Gunes Yilmaz.
“Systematic Analyses and Comparison of Development Performance and Product Quality of Incremental Process and Agile Process.” Information and Software Technology 56, no. 5 (May 2014): 477–494. Accessed January 14, 2015. http://www.sciencedirect.com/science/article/ pii/S0950584913002310. U.S, Kedutaan Besar Republik Indonesia. Laporan Tahunan 2017 Tentang Tindak Pidana Perdagangan Orang . Usa, 2017. https://id.usembassy.gov/id/our-relationship- id/official-reports-id/laporan-tahunan- perdagangan-orang-2017/. Warnars, Harco Leslie Hendric Spits, and Richard Randriatoamanana. “Datawarehouser: A Data Warehouse Artist Who Have Ability to Understand Data Warehouse Schema Pictures.” In IEEE Region 10 Annual International Conference, Proceedings/TENCON , 2017. Xu, Li Da, Wu He, and Shancang Li. “Internet of Things in Industries: A Survey.” IEEE Transactions on Industrial Informatics , 2014. Zanella, Andrea, Nicola Bui, Angelo Castellani, Lorenzo Vangelista, and Michele Zorzi. “Internet of Things for Smart Cities.” IEEE Internet of Things Journal (2014).